Bagaimanakah anda mereka bentuk aplikasi berkuasa AI?

Question

Accepted Answer

Mereka bentuk **aplikasi berkuasa AI** melibatkan pemilihan pendekatan AI yang betul, mengendalikan ciri unik AI (bukan-determinisme, kos, latensi, ralat), dan mereka bentuk untuk kebolehpercayaan di sekeliling AI yang secara semula jadi tidak sempurna. Ia menggabungkan kejuruteraan perisian dengan pertimbangan khusus AI.

## Memilih pendekatan AI

```text
→ PROMPTING (LLM APIs) → for most LLM tasks (simplest); good prompts go far
→ RAG → to ground answers in your own/current DATA (reduce hallucination)
→ FINE-TUNING → for specific behavior/style prompting can't achieve
→ TRADITIONAL ML → for structured prediction/classification with data
→ PRE-BUILT services → vision, speech, etc. (don't reinvent)
→ match the approach to the problem (often: prompting + RAG for LLM apps)
```

## Mereka bentuk di sekeliling ciri AI

```text
⚠️ AI is IMPERFECT/non-deterministic → design for it:
  ✓ VALIDATE AI output → don't blindly trust; structured output + validation; guardrails
  ✓ HANDLE ERRORS/failures → fallbacks; AI may be wrong, unavailable, or slow
  ✓ HALLUCINATION → ground (RAG), verify, cite, human review for important decisions
  ✓ HUMAN-IN-THE-LOOP → for high-stakes decisions (don't fully automate critical choices)
  ✓ NON-DETERMINISM → design for variability (don't assume identical outputs)
```

## Pertimbangan praktikal

```text
✓ COST → LLM calls cost money (per token) → optimize, cache, monitor; choose right model size
✓ LATENCY → AI is slow → async, streaming, manage UX expectations
✓ Evaluation → how do you measure AI feature QUALITY? (testing AI is harder)
✓ SECURITY → prompt injection, data leakage, protect keys, sanitize I/O
✓ UX → set expectations, allow feedback/correction, graceful degradation
→ engineer reliable systems AROUND imperfect AI
```

## Mengapa ia penting

Memahami cara mereka bentuk aplikasi berkuasa AI adalah pengetahuan peringkat senior yang bernilai kerana **membina aplikasi AI sebenar memerlukan pengendalian ciri unik AI**, jadi ia semakin penting untuk pembangun yang membina ciri AI.

Mereka bentuk aplikasi AI menggabungkan kejuruteraan perisian dengan pertimbangan khusus AI.

Memahami **pemilihan pendekatan AI** — prompting (LLM API, paling ringkas, untuk kebanyakan tugas LLM), RAG (mengasaskan pada data sendiri/semasa untuk mengurangkan halusinasi), fine-tuning (untuk tingkah laku khusus), ML tradisional (untuk ramalan berstruktur), dan perkhidmatan pra-bina — dan memadankan pendekatan dengan masalah (sering kali prompting tambah RAG untuk aplikasi LLM) mencerminkan keputusan seni bina tentang cara menerapkan AI.

Memahami **mereka bentuk di sekeliling ciri AI** adalah penting: kerana AI **tidak sempurna dan bukan-deterministik**, anda mesti mereka bentuk untuknya — **mengesahkan output AI** (tidak mempercayai secara membuta tuli, menggunakan output berstruktur dan pengesahan), **mengendalikan ralat dan kegagalan** (sandaran untuk apabila AI silap, tidak tersedia, atau perlahan), menangani **halusinasi** (mengasaskan melalui RAG, pengesahan, semakan manusia untuk keputusan penting), menggunakan **human-in-the-loop** untuk keputusan berisiko tinggi (tidak mengautomasikan sepenuhnya pilihan kritikal), dan mereka bentuk untuk **bukan-determinisme**.

Ini mencerminkan wawasan utama bahawa anda mesti merekayasa sistem yang boleh dipercayai *di sekeliling* AI yang secara semula jadi tidak sempurna.

Memahami **pertimbangan praktikal** — kos (mengoptimumkan dan menyimpan cache panggilan LLM), latensi (async, streaming), penilaian (mengukur kualiti ciri AI, yang lebih sukar), keselamatan (prompt injection, kebocoran data, melindungi kunci), dan UX (menetapkan jangkaan, membenarkan pembetulan) — mencerminkan skop penuh membina aplikasi AI yang teguh.

Apabila ciri AI menjadi biasa, mereka bentuk aplikasi AI dengan baik (memilih pendekatan, mengendalikan ketidaksempurnaan, mengurus kos/latensi/keselamatan) adalah kemahiran pembangun yang semakin penting.

Memandangkan membina aplikasi AI sebenar memerlukan pengendalian ciri unik AI (ketidaksempurnaan, bukan-determinisme, kos, latensi) dan mereka bentuk sistem yang boleh dipercayai di sekeliling AI yang secara semula jadi tidak sempurna, dan kerana memahami cara memilih pendekatan dan mereka bentuk untuk ciri AI semakin penting untuk pembangun, memahami cara mereka bentuk aplikasi berkuasa AI adalah pengetahuan peringkat senior yang bernilai dan semakin penting — penting untuk membina aplikasi AI sebenar (memilih pendekatan, mereka bentuk di sekeliling ketidaksempurnaan dan bukan-determinisme AI, mengendalikan kos/latensi/keselamatan), dengan wawasan utama ialah merekayasa sistem yang boleh dipercayai di sekeliling AI yang tidak sempurna, dan semakin penting apabila ciri AI menjadi biasa dalam aplikasi.